语义Web和NLP之间的区别？

Question

语义网和自然语言处理之间究竟有什么区别？

语义网是自然语言处理的一部分吗？

Answer 1

这是两个独立的主题领域，但它们在某些地方确实重叠。因为文档，无论其格式是由异构语法和语义组成，目标是表示机器而不仅仅是人类可理解的信息。这是语义Web和自然语言处理的共同目标。

语义网

语义网基于两个基本思想：

• 将元信息与基于互联网的资源相关联。元数据是关于其他数据的信息，可以显式或隐式添加。
• 推理元信息的能力。例如，机器应该能够识别出气球的图片不是动物，即使它的形状像一个。这种关于文本数据的推理和推理的想法仍然是非常实验性的，但显示出相当大的成功。有一系列技术可用于查询此类信息，例如SPARQL，机器学习（预注释语料库）和其他统计技术。

本域的使用在这个领域变得越来越重要。描述逻辑为知识表示系统提供了数学基础，可用于推理信息。

自然语言处理

自然语言处理是理论计算机科学和人工智能领域的一个重要且正在进行的研究领域，它可以超越网络，处理从PDF文本到讲话到手机的任何内容。维基百科强调了我将扩展的一些关键领域：

1. 自动（抽象和提取）总结
2. Coreference Resolution
3. 话语分析
4. 语言翻译
5. 形态分割
6. 命名实体识别
7. 自然语言生成
8. 光学字符识别
9. 解析
10. 问题回答
11. 关系（语义）提取
12. 语音分段
13. 演讲＆amp;语音识别
14. 主题细分
15. Word Sense Disambiguation（WSD）
16. 信息检索
17. 信息提取
18. 文字简化
19. 拼写纠正

两个学科领域都对语言的语法进行了大量研究，两个研究领域都旨在理解语言，特别是文本。然而，近来语义的使用已经花费了大量的时间和投入。但实质上，如何在文本和杂项结构中表示关系是两个思想领域的首要任务。

<强>结论

语义Web主要使用RDF，OWL等进行注释，而NLP则主要关注自由形式的文本。

Answer 2

对第二个问题的简短回答：不。计算机科学中的语义网和自然语言处理有共同的主题，有两种工具同时使用，但两者都不是。语义Web基于机器可理解的语言（RDF，OWL）和相关协议（SPARQL，Linked Data等）。自然语言处理与理解自然语言一起工作，如本答案的文本。例如，参见GATE的框架和该领域的大量研究论文。

Answer 3

这两个区域非常不同，在某种意义上是互补的。语义Web技术涉及关于＆＃34;事实＆＃34;的表示，标准化和推理。重要的问题包括定义词汇表和设计所谓的本体。语义Web技术并不特别关注这些＆＃34;事实＆＃34;来自（最多，数据集成浮现在脑海中）。另一方面，自然语言处理涉及尝试自动理解自然语言文本的含义。所以这更像是一个可以作为语义Web输入的低级活动。 NLP的输出通常不是以复杂的方式建模，而是来自＆＃34; X是实体＆＃34;，＆＃34; X涉及Y＆＃34;等等。此外，NLP不提供结果100％是正确的，因为它的许多技术都是基于统计数据的（显然，语义网也没有，但我不知道精确度，尤其是召回问题在那里发挥了重要作用）。

Answer 4

自然语言处理（NLP）和语义Web技术都是语义技术，但是在数据管理中具有不同和互补的作用。实际上，NLP和语义Web技术的融合使人们能够以传统工具无法实现的方式组合结构化和非结构化数据。

语义Web技术的目标是将非结构化数据转换为有意义的表示形式，这可以通过NLP技术的应用来实现。总之，语义Web和NLP技术可以相互增强，例如Web 3.0。要了解有关Web 3.0的更多信息，请查看在线资源什么是Web 3.0？链接：https://en.softonic.com/articles/what-is-web-3-0